Cáncer de mama: ¿puede la IA ser una herramienta para la detección temprana de esta enfermedad?

El cáncer de mama es uno de los tipos de cáncer más comunes a nivel mundial. Según datos de la Organización Mundial de la Salud, en 2022 fallecieron alrededor de 670.000 personas por esta enfermedad en todo el mundo, la mayoría mujeres sin factores de riesgo.

Debido a la complejidad de la enfermedad, los expertos han buscado alternativas a lo largo de los años para la detección temprana del cáncer de mama, encontrando en la Inteligencia Artificial una herramienta clave. 

De acuerdo con expertos de Vertiv, una compañía de tecnologías de infraestructura, este mes, la IA ha demostrado ser clave en la detección precoz del cáncer de mama, gracias a sus capacidades avanzadas para identificar signos que pueden pasar desapercibidos durante los exámenes estándar.

Para conocer más sobre el tema, en Colombia.com entrevistamos a Gustavo Pérez, director de ventas para cuentas mayores de Vertiv, quien nos explicó cómo esta herramienta tecnológica puede ser de gran ayuda en la medicina de prevención y detección.

¿Cómo la IA contribuye a la detección temprana de enfermedades?

De acuerdo con Pérez, la inteligencia artificial contribuir a la detección temprana del cáncer gracias a su capacidad de análisis de imágenes con una precisión y rapidez superiores a los métodos tradicionales, como en el caso de mamografías.

“Este enfoque puede detectar tumores en fases tempranas, aumentando las posibilidades de tratamientos efectivos y mejorando las tasas de supervivencia. La implementación de IA podría transformar los índices de mortalidad en la región, especialmente en áreas con recursos limitados”, señala el experto. 

La IA ya está siendo usada en la región de las Américas con este fin. Un ejemplo es ‘Mia’, de Kheiron Medical, una herramienta que emplea algoritmos de aprendizaje profundo para analizar mamografías y detectar signos de cáncer que pueden pasar desapercibidos para los radiólogos.

Esta IA ha identificado con éxito signos de cáncer de mama pasados por alto por los radiólogos en 11 mujeres debido al uso de algoritmos de aprendizaje profundo para analizar mamografías y detectar anomalías mínimas.

Los retos existentes

Según el especialista, este avance es muy importante; no obstante, aún se necesita un nuevo tipo de infraestructura digital con un diseño convergente que soporte el procesamiento de la informática de alto rendimiento en tiempo real para que herramientas de IA como ‘Mia’ funcionen con eficacia y sin interrupciones.

Gustavo Pérez señala que entre los desafíos que existen actualmente en los sistemas de salud de América Latina que podrían beneficiarse del uso de IA en oncología están la escasez de personal especializado, las infraestructuras limitadas, y las largas listas de espera. 

“Con la creciente dependencia de la TI, la necesidad de centros de datos más fuertes y ágiles es crítica. La IA, soportada por una buena infraestructura crítica puede optimizar el diagnóstico y priorización de pacientes, reducir los tiempos de espera, y mejorar la precisión en la detección de enfermedades”, destaca.

La solución a estas problemáticas

Lo positivo es que con un adecuado manejo, las IA pueden ayudar a reducir las listas de espera y acelerar los tiempos de diagnóstico para los pacientes con sospecha de cáncer.

“La IA, al agilizar la interpretación de exámenes médicos mediante análisis automáticos y detección temprana de anomalías, ayuda a los profesionales de salud a reducir listas de espera. Esto es especialmente valioso en oncología, donde cada día cuenta para iniciar tratamientos en fases tempranas”, añade. 

Por otro lado, la IA se presenta como una herramienta para la personalización de tratamientos para el cáncer, adaptando las terapias a las características específicas de cada paciente, gracias al análisis de datos genéticos y del historial clínico de cada persona.

“La IA permite adaptar los tratamientos a las características específicas de cada caso, promoviendo un enfoque de medicina personalizada que puede mejorar los resultados y reducir efectos secundarios”, explica el experto. 

Pero aún faltan muchos avances y estudios para que las IA sean adaptadas 100% a la medicina. Entre los principales retos para la implementación de estas tecnologías están la privacidad y la seguridad. “Es fundamental establecer regulaciones claras que protejan los datos de los pacientes y promuevan un uso ético de la tecnología, evitando sesgos y asegurando transparencia en los procesos”, dice Pérez.

La inversión es necesaria

Para superar las barreras existentes actualmente en los sistemas de salud para la implementación de las IA, se requiere de una inversión en infraestructuras críticas y computación, así como el fomento de colaboraciones con el sector privado, que pueden proporcionar las soluciones tecnológicas y el soporte necesario.

“Otro punto importante es que los equipos médicos como las máquinas y los equipos de laboratorios necesitan una disponibilidad constante para ofrecer servicios de salud precisos y para garantizar que el paciente reciba el cuidado adecuado”, añade el director de ventas de Vertiv.

El experto concluye que las IA ofrecen muchas oportunidades en la investigación sobre el cáncer de mama y otros tipos de cáncer, gracias al potencial para analizar grandes volúmenes de datos, acelerando la identificación de patrones y nuevos tratamientos. “Esto abre oportunidades para desarrollar terapias personalizadas y predictivas, contribuyendo a mejorar los resultados de los pacientes y avanzar hacia tratamientos más innovadores”, detalla.